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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种多故障模式发动机剩余寿命预测方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119322923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411376205.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多故障模式发动机剩余寿命预测方法、装置及电子设备是由马剑;周依婷;张妍;黄俊杰;吕琛设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多故障模式发动机剩余寿命预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种多故障模式发动机剩余寿命预测方法、装置及电子设备，其方法包括：获取不同故障模式下训练发动机的健康评估时序曲线，并选取两个故障模式下的训练发动机的健康评估时序曲线；构建由两个Siamese网络和一个GRU网络构成的SN‑GRU模型，并利用所述两个故障模式下的训练发动机的健康评估时序曲线对所述SN‑GRU模型进行训练，得到训练好的SN‑GRU模型；基于所述训练好的SN‑GRU模型对测试发动机进行剩余寿命预测处理。

本发明授权一种多故障模式发动机剩余寿命预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多故障模式发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括： 获取不同故障模式下训练发动机的健康评估时序曲线，并选取两个故障模式下的训练发动机的健康评估时序曲线； 构建由两个Siamese网络和一个GRU网络构成的SN-GRU模型，并利用所述两个故障模式下的训练发动机的健康评估时序曲线对所述SN-GRU模型进行训练，得到训练好的SN-GRU模型； 基于所述训练好的SN-GRU模型对测试发动机进行剩余寿命预测处理，其包括：获取测试发动机在k种故障模式下的健康指标样本；通过所述训练好的SN-GRU模型中的Siamese网络和GRU预测网络对所述健康指标样本进行处理，得到测试发动机的直接预测RUL，其公式为： ； 其中，为基于SN-GRU模型直接估计的RUL，G为SN-GRU模型中的Siamese网络，为SN-GRU模型中的GRU预测网络； 获取测试发动机在k种故障模式下的健康指标样本、第二健康指标样本及其对应的剩余寿命；基于所述训练好的SN-GRU模型,根据健康指标样本与第二健康指标样本在Siamese网络中的差异，得到测试发动机的间接预测RUL，其公式包括： ； 其中，为基于SN-GRU模型间接估计的RUL，为估计参考的总数； 对测试发动机的直接预测RUL和间接预测RUL进行融合，得到测试发动机在k种故障模式下的预测RUL，其公式为： ； 其中，和分别为融合参数。

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